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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 104 - 123 (20page)
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신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 최적화 기반 스타일 전이의 해상도 문제
Ⅲ. 분할 영상 기반 스타일 전이 손실 최적화 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
P. Rosin and J. Collomosse, “Image and video-based artistic stylization”, Springer-Verlag, London, 2013.
T. Strothotte and S. Schlechtweg, “Non-photorealistic computer graphics: modeling, rendering, and animation”, Elsevier Science, USA, 2002.
D. Heeger and J. Bergen, “Pyramid-based texture analysis/synthesis,” Proc. of the 22nd annual conf. on computer graphics and interactive techniques, pp.229-238, 1995. doi:10.1145/218380.218446.
A. Efros and T. Leung, “Texture synthesis by non-parametric sampling,” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision(ICCV), pp.1033-1038, 1999. doi:10.1109/ICCV.1999.790383.
L. A. Gatys, A. S. Ecker, and M. Bethge, “Image style transfer using convolutional neural networks,” Proc. of the IEEE int. Conf. on Computer Vis. and Patt. Recog.(CVPR), pp.2414–2423, 2016. doi:10.1109/CVPR.2016.265.
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